基于MEMS运动传感器的运动跟踪与帕金森运动症状量化检测的可穿戴系统
【智能传感与工业自动化实验室】
研究内容
1、基于10轴MEMS运动传感器融合的高精度运动跟踪;
2、构建包含帕金森四个主要运动症状及异动症的一体化量化检测系统;
3、基于时频分析的主要运动症状量化检测算法。
关键技术
1、帕金森主要运动症状定量化检测方法研究,包括各种运动症状唯一性参数的选定和症状波动对检测结果的影响机制研究;
2、尤其是肌肉僵直和异动症的量化检测是突破的难点;
3、基于MEMS运动传感器的高精度运动跟踪算法,其中高精度的运动融合算法是突破的关键。
应用与需求
1、临床上的需求,可以作为医生评判帕金森症状严重程度的辅助工具;
2、可应用于帕金森患者家庭的自我监测,随时掌握疾病的发展状况;
3、高精度的运动跟踪算法可以推广到智能可穿戴设备,用于实时运动捕捉与姿态跟踪。
(戴厚德课题组供稿)